遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

被引:16
作者
陈世杰
连可
王厚军
机构
[1] 不详
[2] 电子科技大学自动化工程学院
[3] 不详
关键词
模拟电路; 故障诊断; 遗传算法; 支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树(GADT-SVM)实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理;利用传递函数对模拟电路进行建模,并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征;使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断。仿真结果表明,与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比,该方法可以减小诊断"误差积累"的影响,具有更好的误差控制能力。
引用
收藏
页码:553 / 558
页数:6
相关论文
共 5 条